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响应变量与预测变量之间的拟合线图如下,回归方程为:y=8521-16.56x+0.009084x**2,下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系,正确的描述是:()
- A、95%的置信区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内
- B、95%的预测区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内
- C、95%的预测区间与95%的置信区间没有关系
- D、95%的置信区间一定比95%的预测区间要宽
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根据资料计算的判定系数R2=0.96978,这表明( )。A.在Y的总变差中,有96.98%可以由解释变量X做出解释B.回归方程对样本观测值的拟合程度良好C.在Y的总变差中,有3.02%可以由解释变量X做出解释D.回归方程对样本观测值的拟合优度不高
考题
根据回归方程y=a+bx( )。A.只能由变量x去预测变量yB.只能由变量y去预测变量xC.可以由变量x去预测变量y,也可以由变量y去预测变量xD.能否相互预测,取决于变量x和变量y之间的因果关系
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对于回归方程下列说法中正确的是( )。A.只能由自变量x去预测因变量yB.只能由因变量y去预测自变量xC.既可以由自变量x去预测因变量y,也可以由变量因y去预测自变量xD.能否相互预测,取决于自变量x和变量因y之间的因果关系
考题
回归分析法也称相关分析法,它是依据预测的 ()原理,在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变
量之间的回归方程,并将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量变化的预测方法。A 、 因果性原理
B 、 惯性原理
C 、 概率原理
D 、 类推原理
考题
一元线性回归方程可以应用于()。
A.描述两指标变量之间的数量依存关系
B.描述两指标变量之间的非线性关系
C.利用回归方程进行统计控制,通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标
D.利用回归方程进行预测,把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计
考题
以棕榈油期货价格P为被解释变量,豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下:
按拟合的回归方程,豆油期价每上涨10元/吨,棕榈油期价( )元/吨。A.平均下跌约12.21
B.平均上涨约12.21
C.下跌约12.21
D.上涨约12.21
考题
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测()在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、自变量C、因变量D、观察值
考题
回归分析预测法是指在分析市场现象的()之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、自变量B、自变量和因变量C、因变量D、预测值
考题
在画两个变量的散点图时,下面哪个叙述是正确的()。A、预测变量在X轴上,响应变量在Y轴上B、响应变量在X轴上,预测变量在Y轴上C、可以选择两个变量中任意一个变量在X轴上D、可以选择两个变量中任意一个变量在Y轴上
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对于一元线性回归分析来说()A、两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量B、回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C、可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D、回归系数只有正号E、确定回归方程时,尽管两个变量也都是随机的,但要求自变量是给定的
考题
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,将回归方程作为预测模型,根据()在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、观察值C、权数D、自变量
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多选题对于一元线性回归分析来说()A两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D回归系数只有正号E确定回归方程时,尽管两个变量也都是随机的,但要求自变量是给定的
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单选题若有定义如下classdog{floatx;staticinty;…},则下列说法中正确的是()A
x称为类变量,y为实例变量B
x,y均为类变量C
x,y均为实例变量D
x为实例变量,y为类变量
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多选题响应变量与预测变量之间的拟合线图如下,回归方程为:y=8521-16.56x+0.009084x**2,下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系,正确的描述是:()A95%的置信区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内B95%的预测区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内C95%的预测区间与95%的置信区间没有关系D95%的置信区间一定比95%的预测区间要宽
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